Neuromorfikus számítástechnika: Az agy ihlette technológia, amely forradalmasítja a mesterséges intelligenciát és még sok mást

• A neuromorf számítástechnika az agy szerkezetét utánozza tüskés neurális hálózatokkal és eseményvezérelt működéssel, így a memória és a feldolgozás gyakran egy helyen zajlik.
• 2014-ben az IBM a DARPA SyNAPSE programja keretében bemutatta a TrueNorth chipet, amelyen 1 millió neuron és 256 millió szinapszis található, 5,4 milliárd tranzisztorral, kevesebb mint 100 milliwattos fogyasztással.
• 2017-ben az Intel bevezette a Loihi neuromorf processzort, amely 128 magot, 130 000 neuront és 130 millió szinapszist tartalmaz, saját beépített tanulási képességgel.
• 2023-ban az IBM NorthPole chipet mutatta be a Science, amely a memóriát és a számítást integrálja a chipen belül, vizuális AI-modelleket gyorsabban futtatva és 5× energiahatékonyságot ígérve a H100-hoz képest.
• 2024 áprilisában az Intel bejelentette a Hala Pointot, amely 1 152 Loihi 2 chipet köt össze, összesen körülbelül 1,15 milliárd neuront hoz létre, 20 kvadrillió művelet/másodpercet produkál, és 15 billió művelet/másodperc per watt teljesítménnyel működik.
• Manchesteri Egyetem SpiNNaker rendszere több mint egymillió kis processzort tartalmaz, és valós időben egymilliárd tüzelő neuront szimulál.
• Az Európai Unió Human Brain Project (2013–2023) keretében BrainScaleS analóg áramköröket és SpiNNaker-variánsokat fejlesztettek az EBRAINS kutatási infrastruktúráján keresztül hozzáférhetővé téve.
• A BrainChip Akida IP-jét 2025-ben autóipari szenzormodulokra licencelték, és edge eszközökön valós idejű tanulást és következtetést tesz lehetővé.
• NASA és az Egyesült Államok Védelmi Minisztériuma is teszteli a neuromorf chipeket űr- és védelmi alkalmazásokban, például a Loihi űrképfeldolgozásra és navigációra irányuló kísérleteiben.
• A neuromorf technológia előtt álló kihívások közé tartozik az érettség hiánya, a szoftveres ökoszisztéma és benchmarkok hiányos volta, a paradigmaváltás szükségessége és hardver skálázhatósági illetve gyártási korlátok.

Mi az a neuromorf számítástechnika (és hogyan működik)?

A neuromorf számítástechnika – amelyet néha agy-inspirált számítástechnikának is neveznek – egy olyan számítógép-tervezési megközelítés, amely utánozza az emberi agy szerkezetét és működését ibm.com. A hagyományos modell helyett, ahol külön egységek végzik a feldolgozást és a memóriát, a neuromorf rendszerek ezeket a funkciókat mesterséges „neuronok” és „szinapszisok” hálózatában integrálják, hasonlóan a biológiai agyhoz. Egyszerűen fogalmazva, a neuromorf chip egy olyan számítógépes chip, amely úgy működik, mint az agysejtek hálózata, az információkat nagyszámú összekapcsolt neuronon keresztül dolgozza fel en.wikipedia.org.

A neuromorf számítástechnika középpontjában a tüskés (spiking) neurális hálózatok (SNN-ek) állnak – mesterséges neuronok hálózatai, amelyek rövid elektromos impulzusokkal, úgynevezett „tüskékkel” kommunikálnak, amelyek analógok a biológiai neuronok feszültségtüskéihez ibm.com. Minden neuron idővel összegyűjti a bejövő jeleket, és „tüskét” küld más neuronoknak csak akkor, ha egy bizonyos küszöbértéket elér ibm.com. Ha a bemenetek a küszöb alatt maradnak, a jel végül elhalványul (ezt gyakran a neuron töltésének „elszivárgásaként” írják le). Ez az esemény-vezérelt számítástechnikai stílus azt jelenti, hogy a hagyományos processzorokkal ellentétben, amelyek folyamatosan működnek, a neuromorf chipek többnyire tétlenek maradnak, és csak akkor aktiválják a neuronokat, amikor van feldolgozandó adat pawarsaurav842.medium.com. Ennek eredményeként sokkal kevesebb energiát fogyasztanak – a „agy-szerű” hálózat nagy része inaktív marad, amíg szükség nincs rá, ahogyan az agyunkban is több milliárd neuron van, de egyszerre csak egy kis százalékuk aktív pawarsaurav842.medium.com.

Egy másik kulcsfontosságú jellemző, hogy a feldolgozás és a memória egy helyen található. Egy neuromorfikus tervezésben minden neuron képes információt tárolni és feldolgozni is, míg egy hagyományos számítógépben az adatokat folyamatosan mozgatják a CPU és a különálló memóriabankok között. A memória számítási elemekbe (a neuronokba) való beágyazásával a neuromorfikus chipek elkerülik a hagyományos architektúrák adatmozgatási szűk keresztmetszetét spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. Ez hatalmas párhuzamosságot és hatékonyságot eredményez: sok neuron dolgozik egyszerre, és csak helyi kommunikációra van szükség. Ahogy az IBM neuromorfikus kutatási vezetője, Dharmendra Modha magyarázza: „Az agy sokkal energiahatékonyabb, mint a modern számítógépek, részben azért, mert minden neuronban együtt tárolja a memóriát és a számítást.” spectrum.ieee.org. Valójában a neuromorfikus rendszerek inkább élő idegi hálózatokként működnek, mint hagyományos soros számítógépek, lehetővé téve a valós idejű információfeldolgozást és ritka, eseményvezérelt kommunikációt a neuronok között nature.com.

Rövid történeti áttekintés és főbb mérföldkövek

A neuromorfikus számítástechnika futurisztikusnak tűnhet, de koncepcionális eredete az 1980-as évekre nyúlik vissza. A „neuromorfikus” (jelentése: „agy alakú”) kifejezést Carver Mead, a Caltech professzora alkotta meg, aki az 1980-as évek végén úttörője volt ennek a területnek colocationamerica.com. Ebben az időszakban Mead és kollégái, például Misha Mahowald megépítették az első kísérleti „szilícium neuronokat” és érzékelő chipeket – például egy analóg szilícium retinát, amely képes volt fényt érzékelni, mint az emberi szem, és egy szilícium cochleát, amely hangot dolgozott fel ibm.com. Ezek a korai chipek megmutatták, hogy az elektronikus áramkörök képesek utánozni az alapvető idegi funkciókat, és felébresztették azt a víziót, hogy a számítógépek egy nap talán az agyhoz hasonlóan működhetnek.

Az 1990-es és 2000-es évek során a neuromorf mérnökség nagyrészt az akadémiai és kutatólaboratóriumokban maradt, folyamatosan fejlődve a háttérben. Jelentős mérföldkő volt 2014-ben az IBM TrueNorth chipje, amelyet a DARPA SyNAPSE programja keretében fejlesztettek ki. A TrueNorth egyetlen chipen 1 millió „neuront” és 256 millió „szinapszist” tartalmazott, lenyűgöző, 5,4 milliárd tranzisztorral – mindezt kevesebb mint 100 milliwatt energiafogyasztás mellett darpa.mil. Ez az „agy egy chipen”, amelyet az emlősök agyának architektúrája inspirált, összetett mintafelismerési feladatokat tudott végrehajtani két nagyságrenddel kevesebb energiával, mint a hagyományos processzorok darpa.mil. A TrueNorth tervezése eseményvezérelt és masszívan párhuzamos volt: 4096 neuroszinaptikus mag kommunikált tüskék (spikes) révén, bemutatva a nagyléptékű neuromorf hardverek megvalósíthatóságát. Az IBM a TrueNorth méretét (egymillió neuron) nagyjából egy méh vagy csótány agyához hasonlította, és bebizonyította, hogy a neuromorf chipek lehetnek egyszerre energiahatékonyak és képesek agyszerű feladatokra darpa.mil.

Újabb ugrás történt 2017-ben, amikor az Intel bemutatta Loihi nevű neuromorf chipjét. A Loihi egy teljesen digitális neuromorf processzor volt, amely 128 magot, 130 000 neuront és 130 millió szinapszist tartalmazott szilíciumban megvalósítva pawarsaurav842.medium.com. Fontos, hogy a Loihi saját tanulási képességgel rendelkezett: minden neuronmag beépített tanulómotorral volt ellátva, lehetővé téve a chip számára, hogy módosítsa a szinaptikus súlyokat, és idővel „tanuljon” a mintákból. Egy bemutató során az Intel megmutatta, hogy a Loihi képes megtanulni felismerni veszélyes vegyi anyagok illatát – lényegében megtanítva egy chipet szagolni, azáltal, hogy az illatérzékelő szenzorok adatait agyszerű módon dolgozta fel pawarsaurav842.medium.com. Ez az öntanuló képesség kiemelte, hogy a neuromorf rendszerek valós időben tudnak alkalmazkodni, ami túlmutat az előre betanított neurális hálózatok futtatásán.

Azóta a fejlődés felgyorsult. Az egyetemek speciális neuromorf szuperszámítógépeket építettek, mint például a SpiNNaker (Manchesteri Egyetem), egy olyan gép, amely több mint egymillió kis processzort tartalmaz, és képes valós időben egymilliárd tüzelő neuront szimulálni pawarsaurav842.medium.com. Európában az évtizedes Human Brain Project (2013–2023) támogatta a neuromorf platformokat, például a BrainScaleS-t (Heidelbergi Egyetem), amely analóg elektronikus áramkörökkel utánozza a neuronokat, valamint a SpiNNaker egy változatát – mindkettő elérhető a kutatók számára az EBRAINS kutatási infrastruktúrán keresztül ibm.com. Ezek a nagyszabású akadémiai projektek mérföldkövek voltak annak bemutatásában, hogy a neuromorf elvek hogyan skálázhatók fel.

Az ipar oldalán az IBM, az Intel és mások továbbra is feszegetik a határokat. Az IBM legújabb neuromorf fejlesztése, amelyet 2023-ban mutattak be, a NorthPole kódnevet viseli – egy olyan chip, amely még szorosabban egyesíti a memóriát és a feldolgozást. A NorthPole drámai előrelépést jelent a sebesség és a hatékonyság terén, állítólag 25× energiahatékonyabb és 22× gyorsabb, mint a legjobb hagyományos AI chipek képfelismerési feladatokban spectrum.ieee.org. 22 milliárd tranzisztort tartalmaz egy 800 mm²-es tokozásban, és azáltal, hogy teljesen megszünteti a chipen kívüli memóriát, jelentősen csökkenti az adatok mozgatásával járó energiapazarlást spectrum.ieee.org. Az IBM kutatói a NorthPole-t úgy írják le, mint „egy áttörést a chiparchitektúrában, amely hatalmas javulást hoz az energia-, hely- és időhatékonyságban” research.ibm.com, a TrueNorth tíz évvel korábbi tanulságaira építve. Ezzel párhuzamosan az Intel 2021-ben bemutatta második generációs chipjét, a Loihi 2-t, majd 2024-ben bejelentette a Hala Point-ot, egy neuromorf szuperszisztémát, amely 1 152 Loihi 2 chipet tartalmaz, összesen 1,2 milliárd neuronnal – ez nagyjából egy kis madár (bagoly) agykapacitásának felel meg newsroom.intel.com. A Sandia Nemzeti Laboratóriumban telepített Hala Point jelenleg a világ legnagyobb neuromorf számítógépe, amelyet agyméretű AI kutatásokhoz szánnak.

Carver Mead egytranzisztoros neuronjaitól a mai milliárd-neuronos rendszerekig a neuromorf számítástechnika egy rétegzett akadémiai ötletből élvonalbeli technológiává fejlődött. A történetet folyamatos fejlődés jellemzi a méret, az energiahatékonyság és az agyszerű feldolgozás realizmusa terén, megteremtve a következő számítástechnikai korszak alapjait.

A neuromorf számítástechnika kulcstechnológiái

A neuromorf számítástechnika egyesíti az hardvereszközök és a neurális hálózati modellek innovációit. Néhány kulcstechnológia, amely lehetővé teszi ezt az agyinspirált megközelítést, a következők:

• Tüskés neurális hálózatok (SNN-ek): Ahogy említettük, az SNN-ek a neuromorf rendszerek algoritmikus gerincét adják. Néha a „harmadik generációs” neurális hálózatoknak is nevezik őket pawarsaurav842.medium.com, mivel az idő elemét is beépítik a neuronmodellekbe. A hagyományos mesterséges neurális hálózatok folyamatos aktivációival szemben a tüskés neuronok diszkrét tüskék segítségével kommunikálnak, lehetővé téve az időbeli kódolást (az információt a tüskék időzítése hordozza) és az eseményvezérelt működést. Az SNN-ek természetesebben tudják modellezni az olyan jelenségeket, mint a neuronális időzítés, a refrakter periódusok és a plaszticitás (tanulás a szinapszis erősségének változásán keresztül), mint a hagyományos hálózatok ibm.com. Ez alkalmassá teszi őket érzékszervi adatfolyamok (látás, hang stb.) valós idejű feldolgozására. Azonban az SNN-ek tanítási algoritmusainak kidolgozása összetett feladat – a kutatók a betanított mélyhálók tüskés megfelelőkre való leképezésétől a bio-inspirált tanulási szabályokig sokféle módszert alkalmaznak ibm.com. Az SNN-ek élénk kutatási területet jelentenek, és a neuromorf kirakós kritikus darabjai.
• Memrisztorok és új eszközök: Sok neuromorf platform még mindig hagyományos szilícium tranzisztorokat használ, de nagy az érdeklődés az olyan új eszközök iránt, mint a memrisztorok (memóriaellenállások). A memrisztor egy nanoszkálájú elektronikai elem, amely egyszerre képes adatot tárolni (mint a memória) és számítást végezni (mint egy ellenállás/hálózat) azáltal, hogy ellenállását az áramlás függvényében változtatja – lényegében utánozva a szinapszis azon képességét, hogy „emlékezzen” a kapcsolatok erősítésével vagy gyengítésével ibm.com. A memrisztorok és más rezisztív memória technológiák (pl. fázisváltó memória, ferroelektromos eszközök, spintronikus eszközök) „analóg” szinapszisokat valósíthatnak meg, amelyek folyamatosan frissülnek, lehetővé téve a memórián belüli számítást. Azáltal, hogy a memóriát ugyanabba a fizikai eszközbe integrálják, amely a számítást is végzi, tovább bontják a hagyományos számítástechnikai paradigma szétválasztását. Ezek a feltörekvő komponensek nagyságrendekkel nagyobb hatékonyságot ígérnek; azonban 2025-ben még mindig kísérleti stádiumban vannak, és megbízhatósági, valamint gyártási kihívásokkal néznek szembe. Ahogy egy szakértő megjegyezte, az analóg neuromorf rendszerek hatalmas ígéretet hordoznak, de „még nem érték el a technológiai érettséget”, ezért sok jelenlegi tervezés (mint az IBM NorthPole vagy az Intel Loihi) rövid távon a digitális áramkörökhöz ragaszkodik spectrum.ieee.org.
• Aszinkron áramkörök és eseményvezérelt hardver: A neuromorf chipek gyakran alkalmaznak aszin­kron logikát, ami azt jelenti, hogy nincs egyetlen globális órajel, amely minden műveletet egyszerre hajtana végre. Ehelyett a számítás elosztott és esemény-vezérelt. Amikor egy neuron tüzel, az aktiválja a lejjebb lévő neuronokat; ha nincs aktivitás, az áramkör egyes részei alvó állapotba kerülnek. Ezt a hardveres megközelítést, amelyet néha „órajelfüggetlen” vagy eseményalapú tervezésnek is neveznek, közvetlenül támogatja az SNN-ek ritka, tüskék által vezérelt munkaterhelését. Ez eltér a legtöbb CPU/GPU szinkron tervezésétől. Például az IBM TrueNorth teljesen aszinkron módon működött, és a neuronjai csomagokkal kommunikáltak egy chipen belüli hálózaton, amikor esemény történt darpa.mil. Ez nemcsak energiát takarít meg, hanem összhangban van azzal is, ahogyan a biológiai ideghálózatok párhuzamosan, központi óra nélkül működnek.
• Memóriában végzett számítás architektúra: A neuromorf chipekkel gyakran társított kifejezés a memóriában végzett számítás, ahol a memóriaelemek (legyen az SRAM, nem felejtő memória vagy memrisztor) a számítási egységekkel együtt helyezkednek el. Ezzel a neuromorf tervezések minimalizálják az adatok mozgatását – ami a számítástechnikában az egyik legnagyobb energiafogyasztási forrás newsroom.intel.com. A gyakorlatban ez azt jelentheti, hogy minden neuronmag a chipen saját helyi memóriával rendelkezik, amely tárolja az állapotát és a szinaptikus súlyokat, így elkerülhető a folyamatos ki- és bejárás a chipen kívüli DRAM-ba. Az IBM NorthPole chipje ezt példázza: teljesen megszünteti a chipen kívüli memóriát, minden súlyt a chipen helyez el, és a rendszer számára „aktív memória” eszközként jelenik meg spectrum.ieee.org. A memóriában végzett számítás megvalósítható digitálisan (ahogy a NorthPole teszi), vagy analóg módon (memrisztor keresztbár-mátrixokkal, amelyek helyben végeznek mátrixműveleteket). Ez a koncepció kulcsfontosságú az agyszerű hatékonyság eléréséhez.

Összefoglalva, a neuromorf számítástechnika a következőkből merít: idegtudomány (tüskés neuronok, plasztikus szinapszisok), újszerű hardver (memrisztorok, fázisváltó memória), és nem hagyományos áramköri tervezés (eseményvezérelt, memória-számítás integráció), hogy olyan számítógépes rendszereket hozzon létre, amelyek teljesen eltérő elveken működnek, mint a mai energiaigényes chipek.

Neuromorf vs. hagyományos számítástechnikai paradigmák

A neuromorf számítástechnika értékeléséhez érdemes szembeállítani a hagyományos Von Neumann-architektúrával, amely a 20. század közepe óta uralkodik. Egy klasszikus számítógépben (legyen az PC vagy okostelefon) a tervezés alapvetően soros és elkülönített: egy központi processzor utasításokat és adatokat tölt be a memóriából, végrehajtja őket (egymás után, nagyon gyorsan), majd visszaírja az eredményeket a memóriába. Még ha a modern CPU-k és GPU-k párhuzamos magokat vagy futószalagokat is használnak, még mindig szenvednek az úgynevezett Von Neumann-szűk keresztmetszettől – az adatok folyamatos mozgatásának szükségességétől a memória és a processzor között, ami idő- és energiaigényes colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Képzeljünk el egy szakácsot, akinek minden egyes hozzávalóért a kamrába kell futnia, mielőtt felaprítaná és összekeverné őket; valahogy így működnek a hagyományos számítógépek.

A neuromorf számítógépek ezzel szemben inkább egy mini-processzorok (neuronok) hatalmas hálózataként működnek, amelyek mind párhuzamosan dolgoznak, mindegyik saját helyi memóriával. Nincs központi órajel vagy programszámláló, amely sorban léptetné az utasításokat. Ehelyett a számítás kollektíven és aszinkron módon történik: több ezer vagy millió neuron végez egyszerű műveleteket egyszerre, és tüskék (spike-ok) révén kommunikálják az eredményeket. Ez hasonló ahhoz, ahogyan az emberi agy kezeli a feladatokat – milliárdnyi neuron tüzel párhuzamosan, anélkül, hogy egyetlen CPU irányítana mindent. Az eredmény egy olyan rendszer, amely lehet masszívan párhuzamos és eseményvezérelt, egyszerre sok jelet képes kezelni, és természetes módon várakozik, amikor nincs tennivaló.

A haszon előnyei közé tartozik a párhuzamosság révén elért sebesség és a sokkal nagyobb energiahatékonyság. Egy hagyományos processzor akár 100 wattot is felhasználhat egy nagy AI modell futtatásához, főként a tranzisztorok milliárdjainak kapcsolgatása és az adatok memória gyorsítótárakba történő mozgatása miatt. Ezzel szemben a neuromorf chipek eseményeket és ritka aktivitást használnak: ha egyszerre csak a neuronok 5%-a aktív, a maradék 95% gyakorlatilag semennyi energiát sem fogyaszt. Ez a ritka aktivitás az egyik oka annak, hogy a neuromorf architektúrák bizonyos AI feladatokban akár 1000× jobb energiahatékonyságot is demonstráltak a CPU-khoz/GPU-khoz képest medium.com. Valójában az emberi agy, amelyhez a neuromorf tervezéseink igazodnak, mindössze körülbelül 20 watt energiával működik (kevesebb, mint egy halvány izzó), mégis felülmúlja a jelenlegi szuperszámítógépeket olyan területeken, mint a látás és a mintafelismerés medium.com. Ahogy az Intel neuromorf laborjának igazgatója, Mike Davies fogalmazott: „A mai AI modellek számítási költsége fenntarthatatlan ütemben növekszik. Az iparágnak alapvetően új megközelítésekre van szüksége, amelyek képesek a skálázódásra.” newsroom.intel.com A neuromorf számítástechnika egy ilyen új megközelítést kínál azáltal, hogy integrálja a memóriát a számítással, és rendkívül párhuzamos, agyszerű architektúrákat használ az adatmozgatás és az energiafelhasználás minimalizálására newsroom.intel.com.

Fontos azonban megjegyezni, hogy a neuromorf számítástechnika nem helyettesíti minden számítási feladatban a hagyományos rendszereket. A hagyományos determinisztikus processzorok kiválóak a precíz, lineáris feladatokban (mint például aritmetika, adatbázis-lekérdezések stb.), míg a neuromorf rendszerek a szenzoros, perceptuális és mintafelismerő feladatokban jeleskednek, ahol az agyszerű feldolgozás előnyt jelent. Sok jövőbeli elképzelés szerint a neuromorf chipek kiegészítik a klasszikus CPU-kat és GPU-kat – speciális társprocesszorként működnek majd az olyan AI munkaterhelésekhez, amelyek érzékelést, tanulást vagy alkalmazkodást igényelnek, ahogy ma a GPU-k gyorsítják a grafikát és a neurális hálózati számításokat. A két paradigma együtt is létezhet, a neuromorf hardver pedig alapvetően hatékonyabb módon kezeli az „agyszerű” feladatokat. Lényegében a Von Neumann gépek olyanok, mint a szekvenciális számolóautomaták, míg a neuromorf gépek párhuzamos mintafelismerők – mindkettőnek megvan a maga helye.

A neuromorf technológiát meghatározó főbb szereplők és projektek

A neuromorf számítástechnika multidiszciplináris erőfeszítés, amely átfogja a technológiai vállalatokat, kutatólaborokat és az akadémiai szférát. Nagyvállalatok, startupok és kormányzati ügynökségek is beszálltak az agyinspirált hardverek és szoftverek fejlesztésébe. Íme néhány kulcsszereplő és projekt 2025-ből:

• IBM: Az IBM úttörő szerepet játszott a kognitív számítástechnikai kutatásokban. Az áttörést jelentő TrueNorth chip (2014) 1 millió neuronnal való bemutatása után az IBM kutatócsoportja, Dharmendra Modha vezetésével, nemrég bemutatta a NorthPole-t (2023), egy új generációs neuromorf inferencia chipet. A NorthPole áttörése abban rejlik, hogy a számítási és memóriaegységeket szorosan összekapcsolja a chipen belül, ami példátlan hatékonyságot eredményez AI-inferencia feladatoknál spectrum.ieee.org. Az IBM szerint a NorthPole még a legmodernebb GPU-knál is jobb teljesítményt nyújt olyan teszteken, mint a képfelismerés, miközben csak töredéknyi energiát használ spectrum.ieee.org. Az IBM hosszú távú célja, hogy ilyen chipekkel sokkal energiahatékonyabb AI rendszereket hozzon létre, lehetővé téve, hogy az AI mind az adatközpontokban, mind a peremhálózati eszközökön fusson, a mai energiafogyasztási korlátok nélkül.
• Intel: Az Intel létrehozta a Neuromorphic Computing Lab nevű dedikált laboratóriumát, és bemutatta a Loihi chipcsaládot. Az első Loihi (2017) és a Loihi 2 (2021) kutatási chipek, amelyeket egyetemek és cégek számára tettek elérhetővé az Intel Neuromorphic Research Community-n keresztül. Az Intel megközelítése teljesen digitális, de aszinkron tüzelő magokkal és beépített tanulási képességgel. 2024 áprilisában az Intel bejelentette a Hala Point-ot, lényegében egy neuromorf szuperszámítógépet, amelyben több mint ezer Loihi 2 chip van összekapcsolva newsroom.intel.com. A Sandia Labs-nál telepített Hala Point több mint 1 milliárd neuront képes szimulálni, és nagyméretű, agyinspirált algoritmusok, valamint folyamatosan tanuló AI rendszerek kutatására használják newsroom.intel.com. Az Intel a neuromorf technológiát kulcsfontosságúnak tartja a fenntarthatóbb AI megvalósításához, célja az AI modellek tanításához és futtatásához szükséges energia drasztikus csökkentése newsroom.intel.com. Ahogy Mike Davies a bemutatón megjegyezte, a mai AI rendszerek jelenlegi hardverrel való skálázása energia szempontjából megvalósíthatatlan, ezért az Intel a neuromorf tervezésekben látja a hatékonysági fal áttörésének lehetőségét newsroom.intel.com.
Qualcomm: A Qualcomm alacsony fogyasztású mesterséges intelligencia eszközökön történő megvalósításához vizsgálta a neuromorf elveket. Korábban (2013-2015 körül) kifejlesztett egy „Zeroth” nevű platformot, és bemutatott tüskés neurális hálózati gyorsítókat olyan feladatokra, mint a mintafelismerés okostelefonokon. Az utóbbi években a Qualcomm neuromorf törekvései kevésbé nyilvánosak, de jelentések szerint folytatják a K+F-et, különösen mivel a neuromorf számítástechnika jól illeszkedik az ultra-alacsony fogyasztású edge AI-hoz (ami természetes választás a Qualcomm mobil és beágyazott chip üzletágának) medium.com. A Qualcomm érdeklődése azt mutatja, hogy még a mobil chipgyártók is látnak lehetőséget az agyinspirált tervezésben, hogy lépést tartsanak az MI-igényekkel anélkül, hogy lemerítenék az eszközök akkumulátorait.BrainChip Holdings: Az ausztrál BrainChip startup az elsők között van, akik kereskedelmi forgalomba hoztak neuromorf szellemi tulajdont. Az Akida nevű neuromorf processzoruk teljesen digitális, eseményalapú kialakítás, amely AI gyorsítóként használható edge eszközökben brainchip.com. A BrainChip hangsúlyt fektet a valós idejű tanulásra és következtetésre kis energiafelhasználás mellett – például helyi gesztus- vagy anomáliafelismerés hozzáadása IoT szenzorokhoz vagy járművekhez felhőkapcsolat nélkül. 2025-ben a BrainChip partnereket keresett az Akida integrálására olyan termékekbe, amelyek a okos szenzoroktól a repüléstechnikai rendszerekig terjednek, és még űralkalmazásokhoz is bemutatták a neuromorf feldolgozást (olyan szervezetekkel dolgozva együtt, mint a NASA és az Air Force Research Lab) embedded.com, design-reuse.com. Az olyan startupok, mint a BrainChip, jól mutatják a növekvő kereskedelmi érdeklődést a neuromorf technológia piacra vitele iránt edge AI és IoT területén.
• Akadémiai és kormányzati laboratóriumok: Az akadémiai oldalon több egyetem és konzorcium épített jelentős neuromorf rendszereket. Említettük a SpiNNaker-t (Manchesteri Egyetem, Egyesült Királyság), amely 2018-ban egymillió magos hardveres neurális hálózatot ért el, azzal a céllal, hogy a humán agy neuronjainak 1%-át modellezze valós időben pawarsaurav842.medium.com. Létezik továbbá a BrainScaleS (Heidelbergi Egyetem, Németország), amely analóg áramköröket használ nagy szilíciumlapkákon, hogy gyorsított sebességgel utánozza a neurális hálózatokat (gyakorlatilag „előretekeri” a neurális folyamatokat a tanulás vizsgálatához). Az Egyesült Államokban olyan kutatóintézetek, mint a Stanford (amely létrehozta a Neurogrid rendszert, amely képes egymillió neuron szimulációjára ibm.com) és az MIT, többek között, aktív neuromorf mérnöki laboratóriumokkal rendelkeznek. Kormányzati ügynökségek, mint a DARPA, továbbra is finanszíroznak programokat (például a jelenleg is futó „Electronic Photonic Neural Networks” programot, amely fotonikus neuromorf chipeket kutat). Eközben az EU Human Brain Project (HBP) jelentős összegeket fektetett be neuromorf infrastruktúrákba a Neuromorphic Computing Platformján keresztül, és utódkutatási kezdeményezései az EBRAINS kutatási infrastruktúra keretében továbbra is biztosítanak hozzáférést neuromorf hardverekhez a tudósok számára ibm.com.
• Egyéb ipari szereplők: Az IBM-en és az Intelen túl olyan cégek, mint a Samsung és a HRL Laboratories is foglalkoznak neuromorf technológiával. 2021-ben a Samsung kutatói bejelentették a víziójukat, hogy „kimásolják és beillesztik” az agy neurális kapcsolatait a memórialapkákra, lényegében 3D memóriatömböket használva egy biológiai agy kapcsolati hálójának leképezésére neuromorf rendszerként – ez egy ambiciózus cél, amely még messze van a gyakorlati megvalósítástól. A HRL Labs (amelyet a Boeing és a GM közösen birtokol) 2019-ben olyan neuromorf chipet fejlesztett ki memrisztorokkal, amely bemutatott „egy tanulásból” történő felismerést (a készülék egyetlen példából képes volt felismerni egy mintát). Emellett európai startupok, mint a GrAI Matter Labs (GrAI „NeuronFlow” chipjeivel ibm.com) és a SynSense (egy zürichi/kínai cég, amely ultra-alacsony fogyasztású látáschipekről ismert) is jelentős hozzájárulók.

Összefoglalva, a neuromorf terület egy együttműködő keveréke a határokat feszegető technológiai óriásoknak, a specializált piacokra innovációt hozó startupoknak, és az új határokat kutató akadémiai konzorciumoknak. Ez a széles ökoszisztéma gyorsítja a fejlődést, és a neuromorf ötleteket kihozza a laborból a valós alkalmazásokba.

Jelenlegi alkalmazások és valós felhasználási esetek

A neuromorfikus számítástechnika még mindig egy feltörekvő technológia, így a való világban történő alkalmazásai még gyerekcipőben járnak – de ígéretes bemutatók már több területen is történtek. Gondoljunk azokra a feladatokra, amelyeket az agyunk rendkívül jól (és hatékonyan) kezel, de a hagyományos számítógépek nehezen birkóznak meg velük – itt ragyognak a neuromorfikus rendszerek. Íme néhány figyelemre méltó felhasználási eset és lehetséges alkalmazás:

• Önvezető járművek: Az önvezető autóknak és drónoknak valós időben kell reagálniuk a dinamikus környezetre. A neuromorfikus chipek gyors, párhuzamos feldolgozásukkal és alacsony energiafogyasztásukkal segíthetik a járműveket abban, hogy az emberi sofőrhöz hasonlóan érzékeljenek és hozzanak döntéseket. Például egy neuromorfikus processzor képes a kamera- és szenzoradatokat fogadni, és nagyon alacsony késleltetéssel akadályokat észlelni vagy navigációs döntéseket hozni. Az IBM kutatói megjegyzik, hogy a neuromorfikus számítástechnika lehetővé teheti a gyorsabb pályakorrekciókat és az ütközések elkerülését az önvezető járművekben, mindezt úgy, hogy drámaian csökkenti az energiafogyasztást (ami fontos az elektromos járművek és drónok esetében) ibm.com. Gyakorlati szempontból egy tüskés neurális hálózat folyamatosan elemezheti az autó környezetét, de csak akkor aktiválja a neuronokat, amikor releváns esemény történik (például egy gyalogos lép az útra), így gyors reflexeket tesz lehetővé anélkül, hogy feleslegesen pazarolná az energiát tétlen számításokra.
• Kiberbiztonság és anomáliadetektálás: A kiberbiztonsági rendszereknek szokatlan mintákat (potenciális behatolásokat vagy csalásokat) kell felismerniük hatalmas adathalmazokban. A neuromorfikus architektúrák természetüknél fogva kiválóak a mintafelismerésben, és felhasználhatók anomáliák valós idejű jelzésére. Mivel eseményvezéreltek, képesek a hálózati forgalmat vagy szenzoradatokat figyelni, és csak akkor aktiválódnak, amikor valóban rendellenes minta jelenik meg. Ez lehetővé teszi a valós idejű fenyegetésészlelést alacsony késleltetéssel, és annyira energiahatékony, hogy egy ilyen rendszer akár folyamatosan is működhet szerény hardveren ibm.com. Néhány kísérletben neuromorfikus chipeket használtak hálózati behatolások vagy hitelkártyacsalások felismerésére azáltal, hogy megtanulták a „normális” mintákat, majd eltéréseket észleltek anélkül, hogy minden adatpontot energiaigényes CPU-n keresztül kellett volna feldolgozni.
  • Edge AI és IoT eszközök: A neuromorf számítástechnika egyik legközvetlenebb felhasználási területe az edge eszközökben – például okos szenzorokban, viselhető eszközökben vagy háztartási gépekben –, ahol a teljesítmény- és számítási erőforrások korlátozottak. A neuromorf chipek rendkívül alacsony energiafogyasztása lehetővé teszi, hogy AI-képességeket (például hangfelismerés, gesztusfelismerés vagy eseményérzékelés) vigyenek ezekbe az eszközökbe anélkül, hogy felhőalapú szerverekre vagy gyakori akkumulátortöltésre lenne szükség ibm.com. Például egy neuromorf látószenzorral felszerelt drón önállóan tudna navigálni és elkerülni az akadályokat, olyan gyorsan és hatékonyan reagálva, mint egy denevér a visszhang alapján. A neuromorf látórendszerrel rendelkező drónok már bizonyították, hogy képesek bonyolult terepen áthaladni és a változásokra úgy reagálni, hogy csak akkor növelik a számítási igényt, ha új szenzoros bemenet érkezik, hasonlóan ahhoz, ahogy egy élőlény agya működik builtin.com. Hasonlóképpen, egy okosóra vagy egészségügyi monitor egy apró neuromorf chippel folyamatosan képes lenne helyben elemezni a bioszignálokat (például pulzus, EEG stb.), valós időben észlelni az olyan rendellenességeket, mint az aritmia vagy a rohamok, és mindezt napokig egyetlen akkumulátortöltéssel – ami hagyományos chipekkel rendkívül nehéz lenne. (Valójában egy friss anekdota szerint egy neuromorf chippel működő okosóra azonnal észlelte egy páciens szívritmuszavarát, amit felhőalapú elemzéssel nehéz lett volna megoldani medium.com.)
• Mintafelismerés és kognitív számítástechnika: A neuromorf rendszerek természetüknél fogva kiválóak olyan feladatokban, amelyek minták felismerését igénylik zajos adatokban – legyen szó képekről, hangokról vagy szenzorjelekből. Kísérleti környezetben már alkalmazták őket képfelismerésre, beszéd- és hangfeldolgozásra, sőt szaglásérzékelésre is (például az Intel Loihi chipje különböző szagokat tanult meg) pawarsaurav842.medium.com. A neuromorf chipek képesek analóg szenzorokkal is együttműködni (például dinamikus látószenzorokkal, amelyek tüskét generálnak a jelenet változásaira), így teljesen neuromorf érzékelőrendszerek hozhatók létre. Az orvostudományban a neuromorf processzorok képesek lennének biomedikális jelek (például EEG agyhullámok) folyamatos elemzésére, és jelentős események vagy minták kiemelésére a diagnózis érdekében ibm.com. Az a képességük, hogy tanulnak és alkalmazkodnak, azt is jelenti, hogy a mintafelismerést személyre szabhatják magán az eszközön – például egy neuromorf hallókészülék folyamatosan alkalmazkodhatna a felhasználó környezetéhez, és javíthatná a zaj és a beszéd szétválasztását.
• Robotika és valós idejű vezérlés: A robotikában gyakran szoros visszacsatolási hurkokra van szükség a motorok vezérléséhez, az érzékelők értelmezéséhez és a helyszíni döntéshozatalhoz. A neuromorf vezérlők a robotoknak reflexeket és alkalmazkodóképességet adhatnak. Mivel párhuzamosan dolgozzák fel az információkat, és képesek tanulni az érzékszervi visszacsatolásból, jól alkalmazhatók olyan feladatokra, mint az egyensúlyozás, a megragadás vagy a járás kiszámíthatatlan terepen. Kutatók használtak már neuromorf chipeket robotkarok és -lábak vezérlésére, ahol a vezérlő valós időben tanulja meg a motorjelek érzékelői bemenetek alapján történő módosítását, hasonlóan ahhoz, ahogy az ember tanulja a mozgáskészségeket. Az egyik megfigyelt előny, hogy a tüskés neurális hálózatokkal működő robotok akkor is képesek működni, ha néhány neuron meghibásodik (egyfajta fokozatos leépülés), így a biológiai rendszerekhez hasonló hibabiztosságot nyújtanak colocationamerica.com. Olyan cégek, mint a Boston Dynamics, utaltak arra, hogy neuromorf ihletésű rendszerek kutatásával javítanák a robotok hatékonyságát és reakcióidejét. A gyártásban egy neuromorf látórendszer lehetővé teheti, hogy egy robot természetesebben ismerje fel a tárgyakat vagy navigáljon egy forgalmas gyárban, és gyorsabban reagáljon a hirtelen változásokra builtin.com.
• Agy-gép interfészek és idegtudomány: Mivel a neuromorf chipek működési elvei nagyon közel állnak a biológiai agyhoz, eszközként használják őket az idegtudomány megértéséhez, sőt élő neuronokkal való kapcsolódáshoz is. Például a tudósok élő idegsejtkultúrákat kapcsolhatnak neuromorf hardverhez, hogy hibrid rendszereket hozzanak létre, a chip segítségével stimulálva vagy monitorozva a biológiai neuronokat olyan módon, amit a hagyományos számítógépek valós időben nem tudnak könnyen megtenni. Emellett a neuromorf modellek segítenek az idegtudósoknak tesztelni bizonyos agyi idegi áramkörök működésére vonatkozó hipotéziseket, azáltal, hogy ezeket az áramköröket szimulálják, és megfigyelik, hasonlóan viselkednek-e. Bár ezek inkább kutatási, mint kereskedelmi alkalmazások, jól mutatják a technológia sokoldalúságát.

Érdemes megjegyezni, hogy ezeknek az alkalmazásoknak a többsége még prototípus vagy kutatási fázisban van. A neuromorf számítástechnika 2025-ben nagyjából ott tart, ahol a hagyományos mesterséges intelligencia a 2010-es évek elején – ígéretes bemutatókat és réspiaci felhasználásokat látunk, de a technológia csak most kezd kilépni a laboratóriumból. Olyan technológiai tanácsadók, mint a Gartner és a PwC, a neuromorf számítástechnikát a következő évek egyik figyelemre méltó új technológiájaként említik ibm.com. Az elvárás az, hogy ahogy a hardver és a szoftver fejlődik, a neuromorf processzorok lehetővé teszik, hogy a mindennapi eszközök érzékelő intelligenciával rendelkezzenek anélkül, hogy hatalmas számítási kapacitásra lenne szükségük. Az önvezető autóktól a parányi orvosi implantátumokig bármilyen olyan helyzetben, ahol valós idejű MI-re van szükségünk energia- vagy méretkorlátos környezetben, a neuromorf megoldások lehetnek a megfelelő választás.

Kihívások és korlátok

Izgalmas lehetőségei ellenére a neuromorf számítástechnika jelentős kihívásokkal néz szembe a szélesebb körű elterjedés útján. Ezek közül sok kihívás abból fakad, hogy a neuromorf megközelítések radikálisan eltérnek a jelenlegi helyzettől, és új gondolkodásmódot igényelnek a hardver, a szoftver, sőt az oktatás terén is. Íme néhány kulcsfontosságú akadály és korlát 2025-ben:

• A technológia érettsége: A neuromorf számítástechnika még nem egy kiforrott, széles körben elterjedt technológia. A Gartner hype-ciklusa szerint ez még a korai szakaszban van – ígéretes, de még nem áll készen a széles körű alkalmazásra ibm.com. A jelenlegi neuromorf chipek többnyire kutatási prototípusok vagy korlátozott példányszámban gyártott eszközök. Még nincsenek széles körben elfogadott ipari szabványok a neuromorf hardvertervezésre vagy teljesítménymércére builtin.com. Ez megnehezíti a potenciális felhasználók számára a rendszerek értékelését és összehasonlítását. Ennek eredményeként a szervezetek óvatosan közelítik meg a neuromorf technológiát, tudva, hogy az még fejlődésben van, és nem biztos, hogy minden problémára azonnal felülmúlja a hagyományos megoldásokat.
• Szoftverek és eszközök hiánya: Az egyik legnagyobb szűk keresztmetszet a szoftveres ökoszisztéma. A számítástechnika világa évtizedek óta a Von Neumann-gépek köré épült – a programozási nyelvek, fordítók, operációs rendszerek és a fejlesztői szakértelem mind hagyományos architektúrát feltételeznek. Ezzel szemben a neuromorf hardver másfajta programozási megközelítést igényel (inkább neurális hálózatok tervezését és modellek hangolását, mint szekvenciális kód írását). Jelenleg „a megfelelő szoftverfejlesztő eszközök valójában nem léteznek” a neuromorf rendszerekhez, ahogy azt egy kutató megfogalmazta builtin.com. Sok neuromorf kísérlet egyedi szoftverekre vagy neurális hálózati keretrendszerek adaptációira támaszkodik. Folyamatban vannak fejlesztések (például az Intel Lava nyílt forráskódú keretrendszere a Loihi-hoz, vagy egyetemi projektek, mint a Nengo), de még nincs egységes, könnyen használható platform, amely a TensorFlow-hoz vagy a PyTorch-hoz hasonló lenne a tüskés neurális hálózatok nagy léptékű alkalmazásához. Ez a meredek tanulási görbe korlátozza az elterjedést – egy átlagos AI-fejlesztő nem tud könnyen kézbe venni egy neuromorf chipet és alkalmazást telepíteni anélkül, hogy ne kellene jelentősen átképeznie magát. A szoftveres réteg, a könyvtárak és a szimulátorok fejlesztése kulcsfontosságú feladat a közösség számára.
• Programozási paradigma váltás: Az eszközproblémához kapcsolódik egy alapvető paradigmaváltás a gondolkodásban. Egy neuromorf rendszer programozása nem olyan, mint egy Python szkript írása; sokkal inkább hasonlít egy agy-szerű modell tervezéséhez és betanításához. A fejlesztőknek a számítástechnikai ismereteken túl szükségük van idegtudományi fogalmak (tüskefrekvencia, szinaptikus plaszticitás) ismeretére is. Ez magas belépési küszöböt jelent. Becslések szerint világszerte csak néhány száz ember igazi szakértője a neuromorf számítástechnikának napjainkban builtin.com. Ennek a tehetséghiánynak az áthidalása kihívás – vagy több embert kell képeznünk ebben az interdiszciplináris területen, vagy magasabb szintű eszközöket kell létrehoznunk, amelyek elrejtik a komplexitást. Addig is a neuromorf számítástechnika némileg exkluzív marad, főként speciális kutatócsoportok számára elérhető.
• Hardver skálázhatóság és gyártás: Olyan neuromorf hardver építése, amely megbízhatóan utánozza az agy összetettségét, rendkívül nagy kihívás. Bár a digitális chipek, mint a Loihi és a TrueNorth megmutatták, hogy akár egymillió neuront vagy többet is lehet skálázni, az agyméret (86 milliárd neuron az emberi agyban) elérése még mindig nagyon távolinak tűnik. Még fontosabb, hogy az analóg megközelítések (memrisztorok stb. használata), amelyek talán a legjobban képesek szinapszisokat utánozni, még nem állnak készen a sorozatgyártásra – új anyagokra és gyártási eljárásokra van szükség ahhoz, hogy stabilak és reprodukálhatók legyenek spectrum.ieee.org. A legmodernebb analóg eszközök gyakran szembesülnek olyan problémákkal, mint az eszközvariabilitás, sodródás vagy korlátozott élettartam. A digitális neuromorf chipek viszont a szabványos CMOS gyártásra támaszkodnak, de lehet, hogy némi hatékonyságot vagy sűrűséget feláldoznak az analóghoz képest. További kihívás a neuromorf chipek integrálása a meglévő számítástechnikai rendszerekbe (kommunikációs interfészek, kialakítások stb.). Az IBM NorthPole chipje ezt úgy próbálja megoldani, hogy a gazdarendszer számára „aktív memóriaként” jelenik meg spectrum.ieee.org, de az ilyen integrációs megoldások még mindig kísérleti stádiumban vannak. Röviden, a neuromorf hardver a küszöbön áll – ígéretes, de további K+F szükséges ahhoz, hogy robusztus, skálázható és tömeggyártásra költséghatékony legyen.
• Standardizálás és benchmarkok: A hagyományos számítástechnikában jól definiált benchmarkokkal rendelkezünk (például SPEC a CPU-khoz, MLPerf az AI gyorsítókhoz stb.) és teljesítménymutatókkal. A neuromorf rendszerek esetében azonban még nem világos, hogyan lehet igazságosan mérni és összehasonlítani a teljesítményt. Ha az egyik chip tüskés neurális hálózatot, a másik pedig hagyományos neurális hálózatot futtat, hogyan hasonlíthatjuk össze az „pontosságot” vagy az „átviteli sebességet” egy adott feladaton? Új benchmarkokat fejlesztenek, amelyek a neuromorf rendszerek erősségeire építenek (például folyamatos tanulás vagy energiahatékony mintafelismerés), de amíg a közösség nem egyezik meg ezekben, nehéz a neuromorf megoldások értékét kívülállók számára bizonyítani builtin.com. Az egységes mérőszámok és architektúra hiánya azt is jelenti, hogy a kutatócsoportok közötti eredménymegosztás problémás lehet – ami az egyik chipen működik, az nem biztos, hogy átvihető egy másikra, ha a neuronmodellek vagy az eszközláncok eltérnek.
• Kompatibilitás a meglévő MI-vel: Jelenleg a világ MI-jének nagy része olyan mélytanuló modelleken fut, amelyeket GPU-kra és TPU-kra optimalizáltak. Ezek a modellek nagy pontosságú aritmetikát, sűrű mátrixszorzásokat stb. használnak, amelyek nem közvetlenül kompatibilisek a tüskés neuromorf hardverrel. A neuromorf hatékonyság kihasználásához gyakran át kell alakítani vagy újra kell tanítani egy hagyományos neurális hálózatot tüskés neurális hálózattá, ami némi pontosságvesztéssel járhat builtin.com. Egyes feladatoknál romolhat a teljesítmény, ha azokat a tüskés paradigmába kényszerítik. Ráadásul bizonyos MI algoritmusok (például a nyelvi modellekben használt nagy transzformerek) még nem nyilvánvalóan valósíthatók meg tüskés módon. Ez azt jelenti, hogy a neuromorf chipek jelenleg speciális területeken (pl. látás, szenzoros feldolgozás, egyszerű megerősítéses tanulás) jeleskednek, de jelenleg nem jelentenek univerzális megoldást minden MI problémára. A kutatók hibrid megközelítéseken és jobb tanítási technikákon dolgoznak, hogy csökkentsék a pontosságbeli különbséget, de továbbra is kihívás, hogy egy neuromorf rendszer ugyanazt a minőségű eredményt érje el, mint egy hagyományos rendszer egy adott alkalmazásban.
• Piaci és ökoszisztéma kihívások: Üzleti szempontból a neuromorf számítástechnika még keresi a „killer app”-ját és a világos utat a kereskedelmi hasznosítás felé. A befektetők és a vállalatok óvatosak, mert a technológia megtérülési ideje bizonytalan. Egy 2025 eleji elemzés a neuromorf számítástechnikát „ígéretes innovációnak, komoly piaci kihívásokkal” nevezte, megjegyezve, hogy bár a potenciál nagy, a közvetlen bevételt termelő alkalmazások hiánya kockázatossá teszi a technológiát a cégek számára omdia.tech.informa.com. Ez egyfajta tyúk-tojás probléma: a hardvergyártók a keresletre várnak, hogy indokolják a chipek tömeggyártását, de a végfelhasználók elérhető chipekre várnak, hogy indokolják az alkalmazásfejlesztést. Ennek ellenére a lendület növekszik, és a speciális alkalmazások (például neuromorf chipek űrműholdakban vagy katonai szenzorokban, ahol az energiafogyasztás kritikus) már valódi értéket mutatnak, ami fokozatosan bővítheti a piacot.

Összefoglalva, a neuromorf számítástechnika 2025-ben a kutatás és a mérnöki munka élvonalában áll. A terület nem triviális kihívásokkal néz szembe a technológiafejlesztés, az eszközök és az ökoszisztéma kiépítése terén. Ezek a kihívások azonban nem alapvető akadályok – inkább hasonlítanak azokra az akadályokra, amelyekkel a korai párhuzamos számítógépek vagy a GPU-k általános számítástechnikai alkalmazásának kezdeti időszakában találkoztunk. Ahogy a közösség foglalkozik a szabványosítással, fejleszti a hardvert, és több fejlesztőt képez, várhatóan ezeknek a korlátoknak a nagy része csökkenni fog a következő években. Egy Nature perspektíva 2025-ben optimistán megjegyezte, hogy néhány téves indulás után a közelmúltbeli előrelépések összefonódása (jobb tanítási algoritmusok, digitális tervezési fejlesztések és memórián belüli számítás) „most már széles körű kereskedelmi elterjedést ígér” a neuromorf technológia számára, feltéve, hogy megoldjuk, hogyan lehet ezeket a rendszereket nagy léptékben programozni és bevezetni nature.com. Ezeken a megoldásokon aktívan dolgoznak, és a következő évtized valószínűleg meghatározza, hogy innen meddig jut el a neuromorf számítástechnika.

Legutóbbi fejlemények és hírek (2025-ig)

Az elmúlt néhány évben jelentős mérföldkövek és megújult érdeklődés volt tapasztalható a neuromorf számítástechnika területén, ami azt jelzi, hogy a terület lendületet kapott. Íme néhány a 2025-ig történt legutóbbi fejlemények közül:

• Intel Hala Point – A neuromorfikus skálázás határain: 2024 áprilisában az Intel bejelentette a Hala Pointot, a valaha épített legnagyobb neuromorfikus számítástechnikai rendszert newsroom.intel.com. A Hala Point 1 152 Loihi 2 chipet csoportosít, így körülbelül 1,15 milliárd neuron (ami egy bagoly agyához hasonlítható) neurális kapacitást ér el newsroom.intel.com. A Sandia Nemzeti Laboratóriumban telepítették, és kutatási tesztágyként használják a neuromorfikus algoritmusok skálázásának vizsgálatára. Figyelemre méltó, hogy a Hala Point képes volt mainstream AI feladatokat (például mély neurális hálózatokat) példátlan hatékonysággal futtatni – a tesztek során 20 kvadrillió műveletet másodpercenként, több mint 15 billió művelet/másodperc/watt teljesítménnyel ért el newsroom.intel.com. Az Intel állítása szerint ez a teljesítmény felveszi a versenyt, vagy akár meg is haladja a GPU/CPU klaszterekét ezekben a feladatokban, de sokkal jobb energiahatékonysággal newsroom.intel.com. Ennek jelentősége, hogy a neuromorfikus rendszerek már nem csupán játékszerek; ipari léptékű AI-feladatokat oldanak meg, ami arra utal, hogy a neuromorfikus megközelítések a jövőben kiegészíthetik vagy akár versenyezhetnek is a jelenlegi AI-gyorsítókkal. Mike Davies, az Intel Labs munkatársa megjegyezte, hogy a Hala Point ötvözi a mélytanulás hatékonyságát a „újszerű, agy által inspirált tanulással”, hogy fenntarthatóbb AI-t kutassanak, és hogy az ilyen kutatások olyan AI rendszerekhez vezethetnek, amelyek folyamatosan tanulnak, szemben a jelenlegi, nem hatékony tanítás-aztán-alkalmazás ciklussal newsroom.intel.com.
• Az IBM NorthPole chipje és tudományos áttörése: 2023 végén az IBM részletesen bemutatta NorthPole chipjét a Science folyóiratban, ami jelentős figyelmet keltett spectrum.ieee.org. A NorthPole nemcsak nyers specifikációi miatt jelentős (ezeket korábban említettük), hanem azért is, mert világos utat mutat arra, hogyan lehet a neuromorf chipeket hagyományos rendszerekbe integrálni. Kívülről nézve memóriakomponensként viselkedik, vagyis akár egy számítógép memóriabuszára is helyezhető, és együttműködhet a meglévő CPU-kkal spectrum.ieee.org. Az ilyen integráció kulcsfontosságú a kereskedelmi hasznosítás szempontjából. A Science cikk bemutatta, hogy a NorthPole vizuális AI modelleket (például ResNet-50 képosztályozáshoz és YOLO objektumfelismeréshez) drámaian gyorsabban és hatékonyabban futtat, mint egy NVIDIA V100 GPU – sőt, energiahatékonyságban mintegy 5×-ösen felülmúlja a csúcskategóriás NVIDIA H100-at is spectrum.ieee.org. Egy független szakértő, a UCLA professzora, Vwani Roychowdhury a munkát „mérnöki bravúrnak” nevezte, megjegyezve, hogy mivel az analóg neuromorf technológia még nem áll készen, a NorthPole digitális megközelítése „közeli lehetőséget kínál arra, hogy az AI ott legyen bevethető, ahol szükség van rá.” spectrum.ieee.org. Más szóval, az IBM megmutatta, hogy a neuromorf chipek már most is gyakorlati hatást gyakorolhatnak a jelenlegi gyártástechnológiával. Ezt a fejlesztést széles körben tárgyalta a technológiai sajtó, és nagy lépésnek tekintették a neuromorf ötletek valódi termékekbe való bevezetése felé.
• Agy-inspirálta AI az űrkutatásban és a védelemben: 2022-ben és 2023-ban olyan ügynökségek, mint a NASA és az Egyesült Államok Védelmi Minisztériuma, elkezdték tesztelni a neuromorf processzorokat speciális felhasználásra. A NASA egy neuromorf chipet (Loihi) tesztelt műholdas képfeldolgozásra és űrhajó navigációra, ahol a sugárzásállóság és az alacsony fogyasztás kritikus. Az elképzelés az, hogy egy kis neuromorf koprocesszor a műholdon helyben elemezhetné az érzékelőadatokat (például felszíni jellemzők vagy anomáliák észlelése az űrhajó telemetriájában), anélkül, hogy folyamatos kommunikációra lenne szükség a Földdel, ezzel sávszélességet és energiát takarítva meg. Az Air Force Research Lab startupokkal (pl. BrainChip) működött együtt, hogy kiderítse, a neuromorf technológia képes-e összetett szenzorjelek feltérképezésére autonóm repülőgépek vagy rakétafelderítő rendszerek számára embedded.com. A neuromorf rendszerek extrém energiahatékonysága és valós idejű tanulási képessége nagyon vonzó az akkumulátoros vagy napelemes autonóm katonai rendszerek számára. Ezek a projektek többnyire tesztelési fázisban vannak, de azt jelzik, hogy egyre nagyobb a bizalom a neuromorf hardverek megbízhatóságában a laboratóriumon kívül is.
• Kereskedelmi élvonalbeli MI-termékek: 2025-re megjelennek az első kereskedelmi termékek, amelyek beágyazzák a neuromorf technológiát. Például a BrainChip Akida IP-jét már licencelték autóipari szenzormodulokhoz – egy példa erre, hogy neuromorf hálózatokat használnak az autó abroncsnyomás-érzékelőiből származó adatok elemzésére, hogy valós időben észleljék a gumiabroncs csúszását vagy az útviszonyok változását. Egy másik példa a okos otthoni eszközök területén: egy neuromorf-képes kamera, amely képes a készüléken belüli személyfelismerésre és gesztusvezérlésre, miközben hónapokig működik egyetlen elemmel. Ezek még nem közismert márkanevek, de azt mutatják, hogy a neuromorf számítástechnika utat talál a speciális, nagy értékű alkalmazásokhoz. Az elemzők előrejelzése szerint, ahogy az Internet of Things (IoT) bővül, az apró, alacsony fogyasztású MI iránti igény robbanásszerűen nőni fog, és a neuromorf chipek jelentős piaci részesedést szerezhetnek, ha könnyen integrálhatónak bizonyulnak. A piackutatási jelentések gyors növekedést jósolnak a neuromorf számítástechnika bevételeiben a következő évtizedben – évi 25-30%-os összetett növekedési ütemmel –, ami akár több milliárd dolláros piacot is jelenthet 2030-ra builtin.com.
• Globális együttműködés és konferenciák: A neuromorf közösség aktívan osztja meg eredményeit. Olyan konferenciák, mint a Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) és az IEEE Neuro Inspired Computational Elements (NICE) rendezvényei jelentős részvételnövekedésről számoltak be. 2023-ban a Telluride workshop bemutatott neuromorf vezérlésű robotkutyákat, arcfelismerési demókat egykártyás neuromorf rendszereken, és további neuromorf szenzorfúziós alkalmazásokat. Emellett az open-source kezdeményezések is bővülnek – például a Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) kódja és szimulátorai világszerte elérhetők a kutatók számára, és az Intel Loihi-hoz készült Lava szoftverét 2022 végén nyílt forráskódúvá tették, ezzel is ösztönözve a közösségi hozzájárulásokat algoritmusokhoz és felhasználási esetekhez.
• Az MI energia-válsága és a neuromorf remény: A közelmúlt híreinek egyik témája az MI energiaigénye. Mivel a nagy nyelvi modellek és MI-szolgáltatások egyre több energiát fogyasztanak (egyes becslések szerint az MI-ipar villamosenergia-felhasználása a globális fogyasztás jelentős és növekvő részét teszi ki), a neuromorf számítástechnikát gyakran említik lehetséges megoldásként. 2025 elején egy Medium-cikk rámutatott, hogy az MI energia-lábnyoma az egekbe szökik, és a neuromorf chipeket „az MI zöld, agyi jövőjének” nevezte, azt sugallva, hogy 2025 fordulópont lehet, amikor az ipar komolyan fordul az agyinspirált chipek felé az energiafogyasztás visszafogása érdekében medium.com. Ez a narratíva egyre inkább megjelenik a technológiai újságírásban és MI-konferenciákon: lényegében neuromorf számítástechnika a fenntartható MI-ért. A kormányok is, az energiahatékony számítástechnikai kezdeményezéseken keresztül, elkezdték támogatni a neuromorf kutatásokat azzal a kettős céllal, hogy fenntartsák az MI teljesítménynövekedését, miközben csökkentik az energia- és szénköltségeket.

Mindezek a fejlemények egy olyan terület képét festik le, amely több fronton is gyorsan fejlődik: tudományos megértés, mérnöki teljesítmények és kezdeti kereskedelmi próbálkozások. Úgy tűnik, hogy a neuromorf számítástechnika egy hosszú inkubációs időszakból a gyakorlati bemutatás fázisába lép át. Bár még nem „vált általánossá”, a 2023–2025 közötti előrelépések arra utalnak, hogy ez a következő években megváltozhat. A közösség konszenzusa szerint, ha a fennmaradó akadályokat (különösen a szoftver és a skálázhatóság terén) sikerül leküzdeni, a neuromorf technológia áttörést hozhat a mesterséges intelligencia következő hullámának lehetővé tételében – amely alkalmazkodóbb, folyamatosan működő és energiahatékonyabb, mint amit a jelenlegi architektúrákkal elérhetünk.

Szakértői nézőpontok a jövőről

Ennek az áttekintésnek a teljességéhez hasznos meghallgatni, mit mondanak a szakértők a neuromorf számítástechnikáról és annak jövőjéről. Íme néhány gondolatébresztő idézet és nézőpont vezető kutatóktól és iparági szereplőktől:

• Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, az agyinspirált számítástechnika vezető tudósa): „A NorthPole elmosódik a határvonal az agyinspirált számítástechnika és a szilíciumra optimalizált számítástechnika, a számítás és a memória, a hardver és a szoftver között.” spectrum.ieee.org Modha hangsúlyozza, hogy az IBM NorthPole megközelítése elmosódottá teszi a hagyományos különbségeket a számítógép-tervezésben – egy olyan új chiposztályt hozva létre, amely egyszerre processzor és memória, hardver és algoritmus. Régóta hangoztatja, hogy a memória és a számítás egy helyre telepítése a kulcs az agyhoz hasonló hatékonyság eléréséhez. Véleménye szerint a valóban neuromorf chipek megkövetelik az egész réteg újragondolását, és a NorthPole sikere, hogy túlszárnyalja a GPU-kat, bizonyítja, hogy ez a szokatlan megközelítés működik. Modha még azt is felvetette, hogy ha felskálázzák, a neuromorf rendszerek bizonyos feladatokban végül megközelíthetik az emberi kéreg képességeit, miközben a mai szuperszámítógépek energiaigényének töredékét használják spectrum.ieee.org.
• Mike Davies (az Intel Neuromorfikus Számítástechnikai Laborjának igazgatója): „A mai AI modellek számítási költsége fenntarthatatlan ütemben növekszik… Az iparágnak alapvetően új megközelítésekre van szüksége, amelyek képesek a skálázódásra.” newsroom.intel.com Davies gyakran beszél arról a energiahatékonysági falról, amelybe az AI ütközik. Rámutat, hogy a probléma megoldására egyszerűen több GPU bevetése hosszú távon nem életképes az energia- és skálázódási korlátok miatt. Szerinte a neuromorfikus számítástechnika az egyik kevés út a fejlődés folytatásához. Az Intel stratégiája ezt a hitet tükrözi: az olyan neuromorfikus kutatásokba való befektetéssel, mint a Loihi és a Hala Point, céljuk új algoritmusok (például folyamatos tanulás, ritka kódolás stb.) felfedezése, amelyek révén a jövő AI-ja nemcsak gyorsabb, hanem sokkal hatékonyabb is lehet. Davies kiemelte, hogy a neuromorfikus chipek kiválóak olyan feladatokban, mint az adaptív vezérlés és érzékelés, és előrevetíti, hogy ezek integrálódni fognak a nagyobb AI rendszerekbe – talán egy AI szerverbe, amelyben néhány neuromorfikus gyorsító dolgozik a GPU-k mellett, mindegyik a számára legmegfelelőbb munkaterhelést kezelve. Idézete hangsúlyozza, hogy a skálázhatóság az AI-ban szemléletváltásokat fog igényelni, és a neuromorfikus tervezés egy ilyen váltás.
• Carver Mead (a neuromorfikus mérnöki tudomány úttörője): (Történelmi nézőpontból) Mead gyakran fejezte ki csodálatát a biológia hatékonysága iránt. Interjúkban mondott már ilyeneket: „Amikor 10¹¹ neuron dolgozik párhuzamosan, egy joule energiával olyan dolgokat lehet végrehajtani, amelyekhez egy hagyományos számítógépnek kilojoule vagy még több energia kellene.” (különböző előadásokból parafrazálva). Mead 1980-as évekbeli víziója – miszerint az analóg fizika és a számítástechnika keverése agyszerű képességeket szabadíthat fel – végre kezd beérni. Úgy véli, hogy a neuromorfikus mérnöki tudomány „a Moore-törvény természetes folytatása” darpa.mil bizonyos értelemben: ahogy a tranzisztorok méretének csökkentése egyre kevesebb előnnyel jár, új módokat kell találnunk a hatalmas tranzisztorszámok kihasználására, és ezek agyi áramkörök utánzására való felhasználása (amelyek az energiahatékonyságot helyezik előtérbe a pontossággal szemben) logikus következő lépés. Legutóbbi megjegyzései szerint Mead továbbra is optimista, hogy a következő mérnökgeneráció tovább finomítja ezeket az elképzeléseket, és hogy a neuromorfikus elvek áthatják majd a jövő számítástechnikai platformjait (bár Mead már nyugdíjas, öröksége minden neuromorfikus projektben jelen van).
• Vwani Roychowdhury (a UCLA villamosmérnöki professzora): „Tekintettel arra, hogy az analóg rendszerek még nem érték el a technológiai érettséget, ez a munka egy közeli távú lehetőséget kínál arra, hogy a mesterséges intelligenciát ott telepítsük, ahol szükség van rá.” spectrum.ieee.org Roychowdhury ezt az értékelést adta az IBM NorthPole chipjéről. Független akadémikusként, aki közvetlenül nem kötődik sem az IBM-hez, sem az Intelhez, véleménye súllyal bír: elismeri, hogy bár a nagy vízió az analóg neuromorf processzorok (amelyek elméletben még hatékonyabbak és agyszerűbbek lehetnének), a valóság az, hogy ezek még nem állnak készen. Eközben az olyan chipek, mint a NorthPole, megmutatják, hogy a digitális neuromorf chipek áthidalhatják a szakadékot és azonnali előnyöket nyújthatnak az edge AI alkalmazásokhoz spectrum.ieee.org. Idézete a közösség pragmatikus szemléletét emeli ki: azt kell használni, ami most működik (még ha digitálisan szimulált neuronokról is van szó), hogy elkezdjük élvezni az előnyöket, miközben a kutatás folytatódik az egzotikusabb analóg eszközök irányába a jövőre nézve. Ez egyfajta támogatás arra, hogy a neuromorf technológia bizonyos feladatokra már ma is készen áll.
• Los Alamos Nemzeti Laboratórium kutatói: Egy 2025 márciusi cikkben a Los Alamos-i AI kutatók azt írták, hogy „a neuromorf számítástechnika, a mesterséges intelligencia következő generációja kisebb, gyorsabb és hatékonyabb lesz, mint az emberi agy.” en.wikipedia.org Ez a merész állítás tükrözi azt az optimizmust, amelyet néhány szakértő táplál a neuromorf tervezések végső potenciálja iránt. Bár „kisebbnek és gyorsabbnak” lenni, mint az emberi agy, igen magasra tett léc (az agy rendkívül erős, mindössze 20 wattos gép), a lényeg az, hogy a neuromorf számítástechnika olyan AI rendszereket hozhat létre, amelyek nemcsak megközelítik az emberi intelligenciát, hanem bizonyos műveletekben nyers sebességben és hatékonyságban túl is szárnyalhatják az agyat. Az idézet kontextusa az, hogy az agy, bármilyen lenyűgöző is, a biológia terméke, és vannak korlátai – az agy által inspirált gépek potenciálisan optimalizálhatnak ezek felett a korlátok felett (például az elektromos jelek rövidebb távolságokon történő továbbítása gyorsabb jelterjedést tehet lehetővé, illetve olyan anyagok használata, amelyek magasabb tüzelési frekvenciákat engednek meg stb.). Ez egy hosszú távú vízió, de beszédes, hogy komoly kutatók is számolnak ilyen lehetőségekkel.

Ezek a nézőpontok együtt egy olyan terület képét rajzolják ki, amely egyszerre előrelátó és a realitások talaján áll. A szakértők elismerik az akadályokat, de egyértelműen izgatottak a fejlődési irány miatt. A visszatérő motívum az, hogy a neuromorf számítástechnika kulcsfontosságúnak tűnik a számítástechnika jövője – különösen a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás – szempontjából. Nem az agy helyettesítéséről vagy érző gépek létrehozásáról van szó, hanem arról, hogy a biológiából merítve inspirációt leküzdjük a jelenlegi korlátokat. Ahogy Modha találóan összefoglalta, a cél a két világ legjavának egyesítése: az agyszerű alkalmazkodóképesség és hatékonyság ötvözése a modern szilícium alapú számítástechnika előnyeivel spectrum.ieee.org.

További olvasnivalók és források

Azok számára, akiket mélyebben érdekel a neuromorf számítástechnika, íme néhány hiteles forrás és hivatkozás:

• IBM Research – Neuromorf számítástechnika: Az IBM áttekintő cikke, „Mi az a neuromorf számítástechnika?” könnyen érthető bevezetést nyújt, és kiemeli az IBM projektjeit, mint a TrueNorth és NorthPole ibm.comibm.com.
• Intel Neuromorphic Research Community: Az Intel híroldala és kutatási blogjai frissítéseket tartalmaznak a Loihi és Hala Point fejlesztésekről, beleértve a 2024. áprilisi sajtóközleményt, amely részletezi a Hala Point specifikációit és céljait newsroom.intel.com.
• DARPA SyNAPSE Program: A DARPA 2014-es bejelentése az IBM TrueNorth chipről betekintést nyújt a motivációkba (energiahatékonyság) és a chip architektúrájába darpa.mil.
• IEEE Spectrum: A 2023. októberi cikk, „Az IBM bemutatja az agy ihlette chipet a gyors és hatékony MI-hez” Charles Q. Choi tollából részletesen elemzi a NorthPole chipet, és szakértői véleményeket is tartalmazspectrum.ieee.org.
• Nature és Nature Communications: Tudományosabb nézőpontért a Nature Communications (2025. április) közölte a „Az út a neuromorf technológiák kereskedelmi sikeréhez” nature.com című cikket, amely a továbblépés lehetőségeit és a fennmaradó kihívásokat tárgyalja. A Science (2023. október) technikai cikket közölt a NorthPole-ról azoknak, akik a részletekbe szeretnének mélyedni.
• BuiltIn & Medium cikkek: A BuiltIn technológiai oldal átfogó bevezetőt kínál a neuromorf számítástechnikába, beleértve az előnyöket és kihívásokat közérthető módon builtin.com. Emellett néhány Medium szerző is írt cikkeket (pl. arról, miért fektetnek be olyan cégek, mint az IBM és az Intel a neuromorf technológiába) általános olvasóközönség számára medium.com.

A neuromorf számítástechnika gyorsan fejlődő terület a számítástechnika, az elektronika és az idegtudomány metszéspontjában. Ez egy merész újragondolása annak, hogyan építünk „gondolkodó” gépeket. Ahogy láttuk, a koncepciótól a megvalósításig vezető út évtizedek óta tart, de a fejlődés tagadhatatlan és gyorsuló ütemű. Ha a jelenlegi trendek folytatódnak, az agy által inspirált chipek hamarosan kiegészíthetik az eszközeinkben lévő CPU-kat és GPU-kat, így az MI mindenütt jelenlévővé és rendkívül hatékonnyá válhat. Egy kutatócsoport szavaival élve a neuromorf technológia „a mesterséges intelligencia következő generációja” en.wikipedia.org – egy olyan fejlődés, amely alapjaiban változtathatja meg a számítástechnikát, ahogy ma ismerjük. Ez egy olyan terület, amelyet érdemes figyelemmel kísérni a következő években.

Források:

• IBM Research, „Mi az a neuromorf számítástechnika?” (2024 )ibm.com
• DARPA News, „A SyNAPSE program fejlett, agy által inspirált chipet fejlesztett ki” (2014. augusztus) darpa.mil
• Intel Newsroom, „Az Intel megépítette a világ legnagyobb neuromorf rendszerét (Hala Point)” (2024. április 17.) newsroom.intel.com
• IEEE Spectrum, „Az IBM bemutatta az agy által inspirált chipet a gyors és hatékony MI-hez” (2023. október 23.) spectrum.ieee.org
• BuiltIn, „Mi az a neuromorf számítástechnika?” (2023) builtin.com
• Nature Communications, „Az út a kereskedelmi sikerhez a neuromorf technológiák számára” (2025. ápr. 15.) nature.com
• Wikipédia, „Neuromorf számítástechnika” (lekérdezve: 2025) en.wikipedia.org